张乐

  • Oracle收购节能数据分析公司Opower,扩大在SaaS市场的影响力

    据华尔街日报报道,软件巨头 Oracle 已同意以每股 10.3 美元共 5.32 亿美元(较早前路透社的消息是 5.48 亿美元)的价格现金收购利用数据分析帮助用户节能的云服务提供商 Opower,与上周 5 收盘价相比,这个价格溢价了 30%。 Opower 是一家创办于 2007年 的能源数据…

    2016-05-03
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  • 新闻推荐,追逐卡戴珊的“屁股”

    前一阵子,有一篇新闻文章叫“雅虎记者的困扰:与卡戴珊的屁股竞争”,讲的是雅虎公司的一群高级记者所写的文章与推荐系统所推荐的文章相互竞争协调的事情,里面提到的现象可能很多做推荐系统开发的人都感同身受,似曾相识。那么今天,我们不谈具体的公司具体的案例,而来聊一下推荐系统开发中遇到“推荐结果和自己的直觉不…

    2016-05-01
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  • 论推荐系统的Exploitation和Exploration

    一个推荐系统,如果片面优化用户的喜好,很可能导致千篇一律的推荐结果。文中曾经用了一节来讨论为什么使用Exploitation & Exploration (E & E)结果可能依然不能“免俗”。其实,E & E是推荐系统里很有意思,但也非常有争议的一个算法。一方面,大家都基本…

    2016-05-01
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  • 这10个巨大的科学难题靠大数据可以解决吗?

    摘要:大数据不仅可以应用在人类日常生活中,还可以用来解决那些烧脑的科学难题。既能“接地气”,又能“高大上”,本文主要分析目前10类需要用数据分析来解决的科学难题 在劳伦斯伯克利国家实验室的超级计算中心,我领导国家能源研究科学计算中心NERSC的数据和分析小组。在这个角色上,我追踪需要大数据分析来解决…

    2016-05-01
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  • 大数据分析实习生应该如何选择职业方向?

    最近逃离学校在某大数据公司实习,虽然我不认为大数据像现在很多人说的那么邪乎,但是我认为互联网时代所带来的大量数据是很有价值的。

    2016-05-01
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  • 面向高维度的机器学习的计算框架-Angel

    简介 为支持超大维度机器学习模型运算,腾讯数据平台部与香港科技大学合作开发了面向机器学习的分布式计算框架——Angel 1.0。 Angel是使用Java语言开发的专有机器学习计算系统,用户可以像用Spark, MapReduce一样,用它来完成机器学习的模型训练。Angel已经支持了SGD、ADM…

    2016-05-01
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  • 不谈技术,谈谈数据分析师从0到1的9个进阶法则

    和大家一起交流一下我心中的女数据分析师。 数据分析师发展会有几个层次,初级数据分析师,“表哥、表妹、表姐、表弟”,以统计工作为主。中级数据分析师会涉及到一些图表展现、模型、预测、推导等工作,到了中高级的数据分析师,就会涉及到一些关键指标的设定,以及数据产品或数据体系的规划。进入高级数据分析的阶段之后…

    2016-04-30
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  • 2016全球大数据战略版图剖析(4):分析篇(下)

    为了更好的使大家了解行业现状,我们整理出了2016大数据版图英文对应公司的中文介绍,以飨读者。若与前文重复,则不再列出。

    2016-04-29
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  • 数据科学家如何玩台球? – 技术篇

    工作休息时间打打台球可以缓解一下神经,也可以更快的融入团队,但是开始水平太差,输多赢少,作为一个玩“数据”的,能不能通过数据科学优化一下这件事,至少多赢几局? 要赢一场球分为两个部分: 第一是要打的更准,总体来说,打的越准的人赢得概率更高,这个是硬实力; 第二是在准度一定的情况下,每一杆球,根据球形…

    2016-04-29
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  • 深入理解SQL大逻辑

    1、只要结果不问过程 当我们写出一条SQL语句后,SQL语句是到数据库中去执行的,具体怎么理解和执行SQL是数据库的事,我们关心的事儿就是如何写好SQL语句,别让数据库对我们的SQL产生误解,造成SQL无法执行或者执行错误就好了。 有句古话,叫做“但行好事,莫问前程”,意思是自身要多做义举做好当下,…

    2016-04-29
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  • Spark性能优化指南——基础篇

    前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(…

    2016-04-29
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  • 2016全球大数据战略版图剖析(3):分析篇(上)

    为了更好的使大家了解行业现状,我们整理出了2016大数据版图英文对应公司的中文介绍,以飨读者。若与前文重复,则不再列出。

    2016-04-28
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  • R语言数据挖掘实战案例:电商评论情感分析

    随着网上购物的流行,各大电商竞争激烈,为了提高客户服务质量,除了打价格战外,了解客户的需求点,倾听客户的心声也越来越重要,其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例:电商评论与数据分析,从目标到操作内容分享给大家。 本文的结构如下 1.要达到的目标 …

    2016-04-27
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  • 浅谈餐饮数据分析

    前言 半年来,笔者有强烈危机感。身处互联网革新年代,社会进步的强度和烈度不亚于“第一次工业革命”,未来3-5年重复性的工作将被程序取代、知识获取门槛越来越低、折旧速度越来越快、高端技术或技能被模块化、简单化;“80后”到40岁将再次面临“失业潮”,体力劳动被机器人取代,高级蓝领的专业和技能面临行业限…

    2016-04-27
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  • 《数据驱动精准化营销在大众点评的实践》读后感

    摘要:本文是《数据驱动精准化营销在大众点评的实践》这篇文章的读后感,其中斜体为点评。 精准化营销一直以来都是互联网营销业务在细分市场下快速获取用户和提高转化的利器。在移动互联网爆发的今天,数据量呈指数增长,如何在移动和大数据场景下用数据驱动进行精准营销,从而提高营销效能,成为营销业务部门的主要挑战之…

    2016-04-27
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